Sin embargo, para las empresas que buscan adoptar estas herramientas, cumplir con la ley es solo la mitad de la batalla. La verdadera barrera, según los expertos internacionales, radica en cómo las organizaciones logran que esta gobernanza funcione operativamente en su día a día.

Actualmente, el panorama regulatorio en la región avanza con distintos niveles de madurez. Mientras que Perú y El Salvador ya cuentan con una legislación específica vigente, Colombia se ha posicionado en el grupo que lidera la segunda ola regulatoria, junto a Brasil, Chile y México.

El país avanza firmemente a través del Proyecto de Ley 043 de 2025 (Senado) y 324 de 2025 (Cámara), una iniciativa que ya ha recibido ponencia positiva para establecer reglas claras sobre el desarrollo, implementación y supervisión de los sistemas de IA.

Colombia lidera la segunda ola de regulación de IA en América Latina

Este modelo colombiano propone una arquitectura institucional encabezada por el Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación, trabajando en conjunto con la Superintendencia de Industria y Comercio (SIC), entidad que vigilará aspectos críticos como la protección de datos personales, los derechos del consumidor y la competencia económica. Además, la propuesta se alinea con las tendencias internacionales al adoptar un enfoque basado en riesgos, según el último informe de Deloitte, donde las obligaciones de las empresas dependerán del impacto potencial de cada sistema de IA sobre la sociedad.

Como señala Jose Luis Jerez, Socio de Impuestos y Servicios Legales de Deloitte Spanish Latin America, “la regulación de la inteligencia artificial representa una oportunidad para generar confianza y acelerar una adopción responsable de esta tecnología”. El enfoque colombiano exige estudios de impacto, así como mecanismos que evalúen la calidad y trazabilidad de los datos utilizados, con el fin de reducir los efectos negativos sobre los derechos fundamentales.

Si bien proyectos de ley como el de Colombia sientan las bases legales para la transparencia y la gestión de riesgos, la implementación interna dentro de las empresas es un reto completamente distinto. Tener una política de IA para cumplir con la normativa no garantiza que la tecnología sea escalable o exitosa.

Imran Aftab, CEO y cofundador de 10Pearls, advierte que el éxito escalable de la IA a nivel empresarial tiene menos que ver con las capacidades del modelo en sí, y mucho más con asegurar que las bases operativas y organizacionales estén firmes.

En la práctica, la brecha estratégica más común que frena a las empresas es la falta de operativización. Aftab explica: “El bajo rendimiento de la IA no siempre indica un problema con el modelo. Lo más probable es que el marco de gobernanza detrás de la tecnología no haya logrado dar el salto del papel a la práctica”.

Aunque una empresa cuente con políticas alineadas a la regulación de entidades como MinCiencias o la SIC, persisten vacíos en cómo estas reglas se aplican a las operaciones diarias. El experto señala que los derechos de decisión, las vías de escalamiento, los controles aplicables y la rendición de cuentas son áreas donde la gobernanza debe volverse completamente operativa. “Tenga en cuenta que la gobernanza de la IA es tanto una preocupación corporativa como de TI”, subraya Aftab, enfatizando que solo el 41% de las empresas con una estrategia de IA están trabajando para que esta gobernanza sea accesible a nivel de toda la organización.

El factor humano: El puente entre la ley y la operación

Tanto la emergente legislación colombiana como las mejores prácticas corporativas coinciden en un punto vital: la supervisión. El proyecto de ley en Colombia busca identificar riesgos y mitigar impactos negativos, algo que a nivel corporativo solo se logra si las personas siguen siendo parte de la ecuación.

Aftab denomina a esto el principio de mantener a los “humanos en el bucle” (Humans In The Loop). Para resolver el rompecabezas de la gobernanza operativa, es indispensable diseñar un entorno que integre la participación humana junto a la IA. “Las organizaciones deben centrarse en dónde se necesitan personas, qué decisiones y etapas del flujo de trabajo requieren supervisión y cómo debe operativizarse la IA para facilitar estas intervenciones”, puntualiza el directivo.

A medida que Colombia se convierte en un referente latinoamericano de inteligencia artificial responsable, las organizaciones públicas y privadas deben entender que la IA ya no es únicamente un desafío tecnológico. La clave para triunfar en este nuevo ecosistema no solo será cumplir con las exigencias de MinCiencias y la SIC, sino construir una estrategia interna donde la gobernanza se mida, se aplique y empodere el talento humano para escalar con seguridad.

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